import gym

# 案例
env = gym.make('CartPole-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
    env.render()
    env.step(env.action_space.sample())  # take a random action
env.close()

# # 基本调用方法
# env = gym.make('CartPole-v1')       # 实例化一个游戏环境，参数为游戏名称
# state = env.reset()                 # 初始化环境，获得初始状态
# while True:
#     env.render()                    # 对当前帧进行渲染，绘图到屏幕
#     action = model.predict(state)   # 假设我们有一个训练好的模型，能够通过当前状态预测出这时应该进行的动作
#     next_state, reward, done, info = env.step(action)   # 让环境执行动作，获得执行完动作的下一个状态，动作的奖励，游戏是否已结束以及额外信息
#     if done:                        # 如果游戏结束则退出循环
#         break
